为了说明他们之间的差异，我们来看看下面的类比：
你是一位主要零售公司的市场营销经理。为了大大增加用户基础，你所在的这家公司打算启动一个全新的电子零售业务。为了启动这个业务，你确定了电子零售流程的3个基本步骤：
1.理解用户需求
2.确定正确产品
3.通过安全、外部的支付途径来付费
你监督指导两个团队，团队A和团队B，来设计电子零售门户网站。为了保持高质服务并且最大限度地提高利润，你为两个团队设定了以下目标：
1.最大限度地增加每天的用户访问量
2.用户满意度评分 > 80
一旦两个队伍准备就绪，你发布每个队伍的“测试”版本，并调查使用反馈。调查结果显示如下：
调查结果显示为：
1.对于高带宽用户，门户网站A每天可以多接受10%的客户访问。即使对于低带宽连接的用户，门户网站A每天仍然能够接受同样数量的客户访问-比门户网站B能够实现的客户访问量足足高出20%。
2.对于所有“其他参数”，两个门户网站的评分相似。
很明显，门户网站A是“吞吐量”方面的胜利者-也就是说，他大大增加了每天的客户访问量。
然而，更令人感到惊讶的是，比较好的门户网站（A）的客户满意度较差！与其他聪明的经理一样，你深入研究了每个门户网站在过程中的每个步骤上花费的时间：
而且，你发现这两个图表给出了完全不同的结论：
1.通过改进用户调查问卷，门户网站B在“了解客户需求”方面耗时更少。
2.通过改进查询算法，门户网站B在“确定正确产品”方面更省时。
3.这两个门户网站在通过外部支付途径“付款”方面耗时相等。
总的来说，用户满意度评分与门户网站的“响应时间”成反比-也就是说，客户在门户网站上花费的时间越多，这方面的评分就越低。
这也就是为什么客户给门户网站B的评分更高！
这就向我们提出了两个实际问题：
如果门户网站花费更多时间来解决每个客户需要，那他每天为什么能够比门户网站B处理更多的客户访问呢？换句话说，如果门户网站B的“响应时间”比门户网站B短，门户网站A是如何实现更高的“数据吞吐量”的呢？
通过更加仔细的检查，你发现两个门户网站在“内部”执行头两个步骤，然后将用户连接至“外部支付途径”。总的来说，你已经发现了其中的窍门。那就是有效利用花费在“外部支付途径”方面的时间。
因此，在完成头两个步骤并将客户连接至“外部支持途径”后，门户网站B闲置-等待支付交易完成。
然而，门户网站A发现无需在这个时间段内保持在空闲状态。
门户网站A能够“了解（下一个）客户”的需求，即使是在外部支付渠道“正在进行付款”（为上一个客户）时也是如此。
通过执行“平行处理”技术，门户网站A从他们的“吞吐量”计算中完全消除了“付款”这一步骤。这个方法还使得门户网站A能够应对同样数量的客户访问，而不用考虑连接带宽。
然而，这个吞吐量的增加并未改进门户网站的响应时间，从而解释了造成较差用户满意度评分的原因。
让我们回头看看SAR ADC，典型SAR ADC运行经历三个状态：
1.“采样”模拟输入
2.将“采样得到的模拟输入”转换为“等效数字代码”
3.将数字输出代码“传输”至主机控制器
你现在发现相似性了吗？